Google Gemma 4 ist da mit Apache 2.0-Lizenz und Top-3-Platzierung unter den offenen Modellen

Zusammenfassung der Nachrichten

2. April 2026 (ET) — Google hat offiziell die Veröffentlichung von Gemma 4 angekündigt, seiner bisher leistungsstärksten Familie offener Modelle. Gemma 4 basiert auf denselben grundlegenden Forschungs- und Technologieansätzen wie Googles proprietäres Gemini 3 und markiert einen bedeutenden Meilenstein im Ökosystem der offenen KI – es bringt Intelligenz auf Unternehmensniveau auf Geräte, die von Smartphones bis hin zu Hochleistungs-Workstations reichen.

Vier Modellgrößen für jeden Anwendungsfall

Gemma 4 wird in vier verschiedenen Konfigurationen angeboten, die jeweils auf unterschiedliche Hardwarefähigkeiten und Leistungsanforderungen zugeschnitten sind:

E2B (Effective 2 Billion Parameters) ist die kompakteste Variante, die für maximale Geschwindigkeit und extrem niedrige Latenz auf Edge-Hardware entwickelt wurde. Sie unterstützt ein Kontextfenster von 128.000 Token, läuft auf Android-Telefonen, Raspberry Pi und NVIDIA Jetson Orin Nano und unterstützt neben der Text- und Bildverarbeitung einzigartig auch Audioeingaben.

E4B (Effective 4 Billion Parameters) bietet eine stärkere Schlussfolgerungsfähigkeit, während es für mobile und eingebettete Geräte optimiert bleibt. Wie das E2B verfügt es über ein Kontextfenster von 128.000 Token und multimodale Unterstützung, einschließlich Audio. Google berichtet, dass das E4B bis zu 4x schneller ist als Modelle der vorherigen Generation und bis zu 60 % weniger Akku verbraucht – eine bemerkenswerte Leistung für On-Device-KI-Anwendungen.

26B MoE (Mixture-of-Experts) ist ein Modell mit 26 Milliarden Parametern, das zur Inferenzzeit nur 3,8 Milliarden Parameter aktiviert, was eine schnelle Token-Generierung auf Consumer-GPUs und Workstations ermöglicht. Es unterstützt ein Kontextfenster von 256.000 Token und rangiert derzeit auf Platz 6 aller offenen Modelle auf der Arena AI Text Leaderboard.

31B Dense ist das Flaggschiffmodell von Gemma 4, das für maximale Ausgabequalität entwickelt wurde. Mit einem Kontextfenster von 256.000 Token passt es im nativen bfloat16-Format auf eine einzelne 80-GB-NVIDIA-H100-GPU. Quantisierte Versionen können auch auf Consumer-Grafikkarten ausgeführt werden. Es rangiert derzeit weltweit auf Platz 3 aller offenen Modelle auf der Arena AI-Bestenliste – eine bedeutende Leistung für ein Open-Weight-Modell dieses Kalibers.

Eine Premiere: Apache 2.0 Lizenz für kommerzielle Nutzung

Eine der wirkungsvollsten Ankündigungen bei der Veröffentlichung von Gemma 4 ist die Einführung der Apache 2.0 Lizenz – eine Premiere für die Gemma-Modellfamilie. Frühere Gemma-Versionen wurden unter einer restriktiveren, proprietären Google-Lizenz veröffentlicht.

Die Apache 2.0 Lizenz gewährt Entwicklern die vollständige Freiheit, die Modelle in kommerziellen Anwendungen ohne Lizenzgebühren zu nutzen, zu modifizieren und bereitzustellen. Dieser Wandel positioniert Gemma 4 als ernsthaften Konkurrenten im Bereich der Open-Source-KI für Unternehmen und bietet Entwicklern die volle Kontrolle über ihre Daten, Infrastruktur und Bereitstellungsumgebungen – sei es lokal oder in der Cloud.

Leistung, die über ihre Gewichtsklasse hinausgeht

Google behauptet, dass Gemma 4-Modelle ihre Konkurrenten mit bis zu 20-facher Parametergröße durchweg übertreffen. Benchmark-Daten, die zusammen mit der Ankündigung veröffentlicht wurden, unterstützen diese Behauptung über mehrere Standardbewertungen hinweg:

Bei AIME 2026 (fortgeschrittene Mathematik) erzielte das Gemma 4 31B-Modell eine beeindruckende Punktzahl von 89,2 % im Vergleich zu nur 20,8 % für Gemma 3 27B. Bei LiveCodeBench v6 (kompetitiver Programmierwettbewerb) erzielte das 31B-Modell 80,0 %, während die kleineren Varianten E4B und E2B 52,0 % bzw. 44,0 % erzielten – starke Ergebnisse für Modelle, die für den Betrieb auf Consumer-Hardware ausgelegt sind. Bei GPQA Diamond (wissenschaftliches Schlussfolgern) erreichte das 31B-Modell 84,3 %, was seinen Vorgänger erneut deutlich übertraf.

Entwickelt für agentenbasierte KI-Workflows

Über die reine Benchmark-Leistung hinaus ist Gemma 4 für agentenbasierte Anwendungen konzipiert. Alle Modellgrößen unterstützen nativ Funktionsaufrufe, strukturierte JSON-Ausgaben und Systemanweisungen – Funktionen, die es KI-Agenten ermöglichen, über mehrere Tools und APIs hinweg ohne manuelle Orchestrierung zu koordinieren.

Google beschreibt die gesamte Bandbreite der Gemma 4-Anwendungen als "von einfachem Chat bis hin zu komplexer Logik und agentenbasierten Workflows", was die Modellfamilie für alles geeignet macht, von persönlichen Assistenten-Apps bis hin zu automatisierten Software-Pipelines.

Standardmäßig mehrsprachig und multimodal

Gemma 4 unterstützt nativ über 140 Sprachen, was laut Google "verbesserte lokalisierte, mehrsprachige Erlebnisse für globale Zielgruppen" ermöglicht. Auf der multimodalen Seite unterstützen alle vier Modellvarianten die Vision-Eingabe (Bilder und Videos), während die Edge-Modelle E2B und E4B zusätzlich die Audioeingabe unterstützen – was sie zu den leistungsfähigsten kleinen Modellen für reale multimodale Aufgaben macht.

Android-Integration und Entwicklerzugriff

Der Android Developers Blog von Google bestätigte am 2. April 2026 (ET), dass Gemma 4 die Grundlage für die nächste Generation von Gemini Nano bilden wird, der On-Device-KI, die Android-Smartphones antreibt. Code, der heute für Gemma 4 geschrieben wird, ist mit zukünftigen Gemini Nano 4-fähigen Geräten kompatibel und erleichtert den Weg von der Entwicklung zur Produktion.

Entwickler können über mehrere Kanäle auf Gemma 4 zugreifen. Die Modelle 31B und 26B MoE sind im Google AI Studio verfügbar. Die Edge-Modelle E4B und E2B können über die AI Edge Gallery App getestet werden. Modellgewichte sind frei von Hugging Face, Kaggle und Ollama herunterladbar. Android-Entwickler können sich auch für die AICore Developer Preview anmelden, um Modelle direkt auf unterstützten Geräten auszuführen und spezialisierte KI-Beschleuniger von Google, MediaTek und Qualcomm Technologies zu nutzen.

Unterstützung des Branchen-Ökosystems

Die Veröffentlichung hat bereits Unterstützung von wichtigen Industriepartnern gewonnen. NVIDIA kündigte Optimierungen für Gemma 4 über seine RTX PC-Reihe und DGX Spark-Hardware an, wobei der Schwerpunkt auf lokalen agentenbasierten KI-Anwendungsfällen liegt. Qualcomm und MediaTek haben mit Google an den Edge-Modellvarianten zusammengearbeitet, um eine effiziente Inferenz auf mobilen SoCs zu gewährleisten.

Wo Sie Gemma 4 erhalten

Gemma 4 Modellgewichte sind ab sofort über die folgenden Plattformen verfügbar:

Hugging Face, Kaggle und Ollama hosten herunterladbare Modellgewichte. Google AI Studio bietet gehosteten Zugriff auf die Modelle 26B MoE und 31B Dense. Die AI Edge Gallery App bietet mobiloptimierten Zugriff auf die Varianten E2B und E4B. Android-Entwickler können sich für die AICore Developer Preview für On-Device-Tests registrieren.

Abschließende Perspektive

Die Veröffentlichung von Gemma 4 unterstreicht einen breiteren Trend in der KI-Branche: leistungsfähige, produktionsreife KI-Modelle werden zunehmend außerhalb proprietärer Cloud-Dienste zugänglich. Mit der Apache 2.0 Lizenzierung, breiter Hardwarekompatibilität, starker Benchmark-Leistung und integrierten multimodalen Fähigkeiten stellt Gemma 4 einen bedeutenden Fortschritt für Entwickler, Forscher und Organisationen dar, die leistungsstarke KI-Tools suchen, die sie nach ihren eigenen Vorstellungen bereitstellen und anpassen können.